Phishing websites detection using a novel multipurpose dataset and web technologies features
Metadane
- Autorzy: M. Sánchez-Paniagua, E. Fidalgo, E. Alegre, R. Alaiz-Rodríguez
- Rok: 2022
- Źródło: Expert Systems with Applications, Vol. 207, 118010
- DOI/Link: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118010
- Status: to-read
- Pochodzenie: Wyekstrahowane z fraud-detection-ecommerce-ml-2026
- Tagi: to-read reference phishing-detection web-technologies login-pages
Notatki
Publikacja dodana automatycznie z bibliografii. Dodaj PDF aby wygenerować pełne podsumowanie używając /summarize-paper sanchez-paniagua-phishing-web-tech-2022
Poprzednia praca tego samego głównego autora. Model phishing detection z nowymi zasobami: URL, HTML, website technologies. 97.95% accuracy na 134,000 samples. Login pages dla lepszej wydajności w real environments. Pokazuje, że technology-based features poprawiają wyniki.